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謝辞:このページで使用しているソフトウエア類の作者に感謝します
Python の URL: http://www.python.org/
インストール手順の詳細は: 別ページで説明している.
コマンドプロンプトを管理者として実行し,次のコマンドを実行.
python -m pip install -U pip setuptools python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
システム Python を使用(インストール操作は不要)
端末で,次のコマンドを実行.
sudo apt -y install python3-dev python3-pip python3-setuptools sudo pip3 uninstall ptyprocess sniffio terminado tornado jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder sudo apt -y install jupyter jupyter-qtconsole spyder3 sudo apt -y install python3-ptyprocess python3-sniffio python3-terminado python3-tornado sudo pip3 install jupyterlab nteract_on_jupyter
Git の URL: https://git-scm.com/
7-Zip の URL: https://sevenzip.osdn.jp/
sudo apt -y install git p7zip-full
cd /var/tmp sudo rm -rf pcl-pcl-1.9.0 wget https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/archive/pcl-1.9.0.tar.gz tar -xvzof pcl-1.9.0.tar.gz cd pcl-pcl-1.9.0 mkdir build cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. make sudo make install
Windows での Visual C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール手順: 別ページで説明している.
URL: https://github.com/davidcaron/pclpy
Ubuntu での手順を下に示す.
sudo mkdir /usr/local/pytools cd /usr/local/pytools sudo rmdir -rf pclpy
cd /usr/local/pytools sudo git clone https://github.com/davidcaron/pclpy
cd pclpy python -m pip install -r requirements-dev.txt
cd pclpy sudo apt -y install python3-pybind11 python3-inflection python3-unidecode python3-pytest sudo pip3 install -r requirements-dev.txt
Ubuntu の場合
sudo PYTHON=python3 bash scripts/download_pcl.sh sudo PYTHON=python3 bash scripts/generate_points_and_bindings.sh sudo PYTHON=python3 bash scripts/generate_hpp_point_types.sh python3 setup.py build sudo python3 setup.py install
https://github.com/davidcaron/pclpy/blob/master/README.md に記載の Python プログラムを実行してみる
エラーメッセージが出なければOKとする
import pclpy from pclpy import pcl point_cloud = pclpy.read("C:/pytools/pclpy/pclpy/tests/test_data/street.las", "PointXYZRGBA") mls = pcl.surface.MovingLeastSquaresOMP.PointXYZRGBA_PointNormal() tree = pcl.search.KdTree.PointXYZRGBA() mls.setSearchRadius(0.05) mls.setPolynomialFit(False) mls.setNumberOfThreads(12) mls.setInputCloud(point_cloud) mls.setSearchMethod(tree) mls.setComputeNormals(True) output = pcl.PointCloud.PointNormal() mls.process(output)
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